台泥新職缺「生物多樣性研究員」在做什麼？生科系畢業到水泥業守護生態！|數位時代 BusinessNext

台泥新職缺「生物多樣性研究員」在做什麼？生科系畢業到水泥業守護生態！

2019年台泥制定生物多樣性政策，包括復育珊瑚礁、礦區生態調查。生物多樣性研究員，是台泥新開的職缺，幫助評估企業對環境的影響、復育生態。

從減碳延伸至生物多樣性，台泥瞄準氣候變遷人才

生物多樣性，聽起來和水泥八竿子打不著關係？確實，生物多樣性研究員，是台泥2024年新開的職缺。台泥企業團永續長葉毓君表示，「水泥本來就是跟自然息息相關的產業。早年要開礦，招募人才主要是礦冶工程和土木相關，或為了符合政府排放標準，找環境人才。」2017年張安平接任董事長後，展開低碳轉型和布局，發展低碳水泥、資源循環和綠色能源，「產業能源轉型只能達到2/3減碳效果，剩下1/3必須靠大自然力量，也就是海洋、森林、土壤。」

2019年台泥制定生物多樣性政策，包括復育珊瑚礁、礦區生態調查，而後又發布《自然與生物多樣性報告TNFD試行計畫》。葉毓君說：「國外早就有企業成立自然部門，台灣算是走得慢的。」2023年，聯合國氣候變化大會COP28宣告自然相關財務揭露（TNFD）正式版框架出爐，自然碳匯與生物多樣性成為減碳後，下一個永續目標。

評估企業對環境造成的影響，復育生態、保持水土

生物多樣性研究員要做哪些事？「一個是看我們對環境造成的影響有多大，像是開採後水土保持評估，另一個是環境可能造成的損失，例如水資源短缺必須停產的話，會造成的營業損失。」賴彥銘表示，研究員必須掌握國際趨勢和框架，如：TNFD （自然相關財務揭露）、聯合國《生物多樣性公約》（CBD）和昆明-蒙特婁全球生物多樣性綱要 (GBF)等。再到現場調查，如果廠區有瀕危物種或水資源短缺，就要制定對策，和現場人員討論執行方式，「台泥有很多場域能實際參與、調查。」

復育生態、生物多樣性研究，聽起來像是政府和學術單位的工作，卻是台泥生物多樣性與自然資本組研究員賴彥銘和吳安妮的日常。兩人大學讀的是是生物科技及生命科學系，過去這些科系出路大多是當生物老師或學術研究，生物科技則是往藥廠或食品廠發展，進入水泥業當研究員相當罕見，賴彥銘說：「我覺得是這幾年永續議題愈來愈受重視，讀生物的出路變廣了。」

在企業內擔任研究員，吳安妮認為補足產業知識是首要任務，「以水泥來說，沙子從哪一條河來，都會影響我們的產品。台泥每個廠配方都不一樣，但做出來的品質必須相同。」公司透過上課培訓，加上小主管一對一指導，才能讓生物知識落地幫助公司，「了解每一段製程，才能掌握它怎麼影響生物多樣性。」舉例來說，礦區秉持邊開採、邊復育原則，得先了解礦區運作，再評估如何建立復育系統，並與外部團隊合作，移植適合的植物物種，確保原生比例高於60%。「了解這個地方有哪些原生物種，不同海拔高度分別有哪些樹，自己培育再種回去。」

比方說和平礦區移除外來種銀合歡，復育礦區原生物種台灣白及。「樹種也是，因為礦區環境不同，需要根據氣候條件種植適合的樹苗，像是和平礦區種植青剛櫟和台灣赤楊、太白山礦區則種植九芎和茄苳等。」

葉毓君表示，「這代表台泥需要的人才不再只是礦冶土木或環境背景，當我們對生物多樣性的重視擴及陸地和海洋，就需要生命科學、森林和海洋生物學系等氣候變遷人才加入。」由於永續議題發展速度快，加上想把 know-how 留在公司，於是除了持續與研究單位合作外，開出生物多樣性及與自然資本研究員的新職缺，並計畫今年持續擴編。

生物多樣性研究員要做哪些事？	生態學知識	產業知識	通用技能
-生態調查與監測、分析採礦與製造過程對周邊生態影響 -規畫與執行生態復育計畫 -台泥企業團跨洲自然專案整合	-生物多樣性衡量方法（如物種豐富度） -熟悉礦區周邊動植物及原生種、規畫生態復育計畫 -使用 GIS（地理資訊系統）分析生物多樣性變化	-了解水泥製程和對周邊環境的影響 -礦區土地復育策略 -熟悉國內外環境保護法規與 ESG 框架與趨勢（如 TCFD、TNFD）	-英文能力：掌握國際標準等相關報告 -溝通協調：與廠區人員及供應鏈蒐集資料，討論執行方案

生物多樣性研究員要做哪些事？

生態學知識

產業知識

通用技能

-生態調查與監測、分析採礦與製造過程對周邊生態影響
-規畫與執行生態復育計畫
-台泥企業團跨洲自然專案整合

-生物多樣性衡量方法（如物種豐富度）
-熟悉礦區周邊動植物及原生種、規畫生態復育計畫
-使用 GIS（地理資訊系統）分析生物多樣性變化

-了解水泥製程和對周邊環境的影響
-礦區土地復育策略
-熟悉國內外環境保護法規與 ESG 框架與趨勢（如 TCFD、TNFD）

-英文能力：掌握國際標準等相關報告
-溝通協調：與廠區人員及供應鏈蒐集資料，討論執行方案

賴彥銘

台泥生物多樣性及自然資本組研究員。台大氣候變遷與永續發展國際學程碩士班、成大生物科技與產業科學系畢業。2023年進入台泥，負責自然與生物多樣性專案企劃與TNFD報告指標揭露與編撰等。

吳安妮

台泥生物多樣性及自然資本組研究員。台大生態學與演化生物學研究所、中興大學生命科學系畢業，2024年透過產學合作進入台泥實習，2025年轉任正職，負責國內外自然組織議合與趨勢研究、土壤營企畫與執行等。

「代理式 AI 」（Agentic AI）的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像：成為內部實際運行的數位員工，提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢：2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點，讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵，2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮，企業如何加速落地成為關鍵，博弘雲端以雲端與數據整合實力，結合零售、金融等產業經驗，提出 AI 系統整合商定位，協助企業從規劃、導入到維運，降低試錯風險，成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路，企業該如何走對第一步？

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工，應用場景也從單一任務延伸至多代理協作（Multi-Agent）模式。

「儘管 AI 前景看好，但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出，到了 2028 年，高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代，但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險；關鍵原因在於，企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭，更涉及流程變革與人員適應。

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時加速 AI 落地。

圖／數位時代

正因如此，企業在導入 AI 時，其實需要外部專業夥伴的協助，而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力，涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運，可以一站式滿足企業需求，更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示，許多企業在導入 AI 時，往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵：HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論，並非紙上談兵，而是已在多個實際場域中驗證成效；鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程，正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明，HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗：會員資料散落在不同部門與系統中，無法整合成完整的會員輪廓，亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此，博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化，完成建置數據中台後，再依業務情境評估適合的 AI 模型，並且減少人工貼標的時間，逐步發展精準行銷、零售 MLOps（Machine Learning Operations，模型開發與維運管理）平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下，AI 應用成效也開始一一浮現：首先是 AI 市場調查應用，讓資料彙整與分析效率提升約 80%；透過 AI 個性化推薦機制，廣告點擊轉換率提升 50%。

左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例，許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

圖／數位時代

整合 Databricks 與雲端服務，打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中，博弘雲端發現，底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一，因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台，作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架（Apache Spark）為核心，能同時整合結構化與非結構化資料，並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載，讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料，省下大量重複開發與系統整合的時間，從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試（UAT），一路推進到正式上線（Production）的過程，還能確保資料治理策略的一致性，有助於降低資料外洩與合規風險；此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言，更顯關鍵。

陳亭竹認為，Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台，當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時，再切換至 Databricks 進行開發與部署，待服務趨於穩定後，再轉回雲端平台，不僅兼顧開發效率與成本控管，也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程，資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此，宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層，企業在導入 AI 應用初期，就應做好資料分級與建立資料治理政策（Policy），明確定義高風險與隱私資料的使用邊界，並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」，防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層，當 AI Agent 角色升級為數位員工時，企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍，包括可存取的資料類型與可執行的操作行為，防止因權限過大，讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層，除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外，還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制，對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控，降低指令注入攻擊（Prompt Injection）或惡意內容傳遞的風險。

博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」，透過完善治理政策與角色權限，並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制，降低 AI 安全隱私外洩的風險。

圖／數位時代

此外，博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務，從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測，到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描，提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞，更可以即時監控活動，快速辨識潛在威脅。不僅如此，也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求，保留完整操作與決策紀錄，協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向，」陳亭竹強調，面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時，加速 AI 落地。在這波變革浪潮中，博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家，更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗，以及完善的資安維運託管服務，博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力，在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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